【摘 要】
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针对跟踪-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)算法跟踪模块所用金字塔光流法计算量大,跟踪人脸实时性差的问题,提出融合连续自适应均值漂移(Continuously Adaptive Mean Shift,CamShift)的TLD算法提高人脸跟踪效率.改进的TLD算法框架中跟踪模块选用CamShift算法实现目标人脸跟踪,检测模块采用滑动窗法扫描搜索,再使用分
【机 构】
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太原理工大学 电气与动力工程学院,太原,030024
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针对跟踪-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)算法跟踪模块所用金字塔光流法计算量大,跟踪人脸实时性差的问题,提出融合连续自适应均值漂移(Continuously Adaptive Mean Shift,CamShift)的TLD算法提高人脸跟踪效率.改进的TLD算法框架中跟踪模块选用CamShift算法实现目标人脸跟踪,检测模块采用滑动窗法扫描搜索,再使用分类器判断目标是否存在,学习模块根据跟踪模块和检测模块的结果对比评估错误和误差,更新目标模型.将改进的TL
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